論文の概要: Electrocardiogram Generation and Feature Extraction Using a Variational
Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00254v1
- Date: Sat, 1 Feb 2020 19:01:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 00:46:35.467949
- Title: Electrocardiogram Generation and Feature Extraction Using a Variational
Autoencoder
- Title(参考訳): 変分オートエンコーダを用いた心電図生成と特徴抽出
- Authors: V. V. Kuznetsov and V. A. Moskalenko and N. Yu. Zolotykh
- Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダを用いて心電図(ECG)信号を生成する手法を提案する。
この方法を用いて,新しい25個の特徴のベクトルを抽出し,多くの場合に解釈できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a method for generating an electrocardiogram (ECG) signal for one
cardiac cycle using a variational autoencoder. Using this method we extracted a
vector of new 25 features, which in many cases can be interpreted. The
generated ECG has quite natural appearance. The low value of the Maximum Mean
Discrepancy metric, 0.00383, indicates good quality of ECG generation too. The
extracted new features will help to improve the quality of automatic
diagnostics of cardiovascular diseases. Also, generating new synthetic ECGs
will allow us to solve the issue of the lack of labeled ECG for use them in
supervised learning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,変分オートエンコーダを用いて心電図(ECG)信号を生成する手法を提案する。
この方法を用いて,新しい25個の特徴のベクトルを抽出し,多くの場合に解釈できる。
生成されたECGは非常に自然な外観です。
最大平均離散値 0.00383 の低い値は、ECG 生成の良質さを示している。
抽出された新機能は、心臓血管疾患の自動診断の品質向上に役立つ。
また、新しい合成ECGの生成により、教師あり学習に使用するラベル付きECGの欠如という問題を解決することができる。
関連論文リスト
- Bayesian ECG reconstruction using denoising diffusion generative models [11.603515105957461]
健常心電図(ECG)データを用いて訓練したDDGM(denoising diffusion generative model)を提案する。
以上の結果から, この革新的な生成モデルにより, 現実的なECG信号を生成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T15:56:21Z) - EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient
Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T02:37:49Z) - Masked Transformer for Electrocardiogram Classification [7.229662895786343]
MTECGと呼ばれるECG分類に有用なマスク付きトランスフォーマー法を提案する。
提案したトレーニング戦略では、5.7Mパラメータの軽量モデルが幅広いマスキング比で安定して機能する。
プライベートなECGデータセットとパブリックなECGデータセットの両方の実験により、MTECG-TはECG分類における最近の最先端アルゴリズムよりも大幅に優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T09:21:23Z) - PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random
augmentation policy and continous wavelet transform for canines [46.09869227806991]
犬心電図(ECG)の評価には熟練した獣医が必要である。
心電図の解釈と診断支援のための獣医師の現在の利用状況は限られている。
犬の心電図配列を正常または異常と分類するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを実装した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T09:06:39Z) - ME-GAN: Learning Panoptic Electrocardio Representations for Multi-view
ECG Synthesis Conditioned on Heart Diseases [24.52989747071257]
本稿では,ME-GAN と呼ばれる多視点心電図合成のための疾患認識型生成対向ネットワークを提案する。
心臓疾患の心電図は特定の波形に局所化されることが多いため,適切な場所に病情報を正確に注入する「ミックスアップ正規化」を提案する。
総合的な実験により,ME-GANは多視点ECG信号合成において信頼性の高いモルビッド表現を用いて良好に機能することが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T14:14:02Z) - Task-oriented Self-supervised Learning for Anomaly Detection in
Electroencephalography [51.45515911920534]
タスク指向型自己教師型学習手法を提案する。
大きなカーネルを持つ特定の2つの分岐畳み込みニューラルネットワークを特徴抽出器として設計する。
効果的に設計され、訓練された特徴抽出器は、より優れた特徴表現を脳波から抽出できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T13:15:08Z) - Identifying Electrocardiogram Abnormalities Using a
Handcrafted-Rule-Enhanced Neural Network [18.859487271034336]
我々は、深層学習に基づく心電図解析に臨床知識を提供するために、畳み込みニューラルネットワークにいくつかのルールを導入する。
我々の新しいアプローチは、既存の最先端の手法をかなり上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-16T04:42:57Z) - Blind ECG Restoration by Operational Cycle-GANs [15.264145425539128]
心電図信号の持続的長期モニタリングは不整脈などの心疾患の早期発見に不可欠である。
非クリニカルECG記録は、ベースライン、信号カット、モーションアーティファクト、QRS振幅の変動、ノイズ、その他の干渉といった深刻なアーティファクトに悩まされることが多い。
サイクル整合型生成対向ネットワーク(Cycle-GAN)を用いた盲検心電図復元のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-29T19:47:17Z) - Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional
neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。
まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。
第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T10:11:41Z) - Multilabel 12-Lead Electrocardiogram Classification Using Gradient
Boosting Tree Ensemble [64.29529357862955]
我々は,心電図の診断を分類するために,形態や信号処理機能に適合した勾配強化木のアンサンブルを用いたアルゴリズムを構築した。
各リードについて、心拍変動、PQRSTテンプレート形状、全信号波形から特徴を導出する。
各クラスに属するECGインスタンスの確率を予測するため、全12項目の特徴と合わせて、勾配を増す決定ツリーの集合に適合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T18:11:36Z) - ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed
Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。
セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。
このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-11T16:29:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。